摘要：面向地震场景,提出了一种有效的空地协同搜救框架,高空侦察机获取地面受损建筑物位置信息传递给无人机搜索群体,无人机根据此信息做分布式任务规划,到达目标建筑对受灾人群做进一步侦察,并将伤员密度分布信息传递给地面无人车群体。无人车做集中式规划,到达伤员地点执行救援任务。针对无人机群体的任务规划,根据其小型、廉价、可大规模部署以及通信能力弱的特点,改进传统的拍卖任务规划方法,提出了一种新的基于通信保持的拍卖方法(CMBA);救援无人车群体虽然载荷能力强,但是在灾区恶劣道路环境条件下,无法大规模部署,必须发挥其执行任务的最大效用,传统遗传算法适用于中心化的精确任务规划,但是存在易陷入局部最优解的缺点,提出了一种自适应反馈调节遗传算法(AFBA-GA)改进这一缺点。通过在机器人仿真器中和标准数据集中的测试,验证了任务规划方法的有效性。

关键词：灾难搜救 空地协同 

单位：国防科技大学高性能计算国家重点实验室; 长沙410073; 国防科技创新研究院人工智能研究中心; 北京100091